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2018年3月28日のブックマーク (5件)

  • もしも、自分が総理大臣だったら、どのような政策を実行しますか? - ふろむだの日記

    自由ふろむだ党が政権を取った暁には、以下のような政策を実行します。 労働政策 【労基署】 労基署の予算と人員を2倍にする。 【サービス残業】 残業代の未払いが発覚した場合、未払い残業代の三倍額が労働者に支払われるものとする。 【裁量労働制】 裁量労働制が適用されている労働者は、実質的に裁量が与えられているかどうかが、厳しく査察される。 違反が発覚した場合、労働者には、裁量労働制が適用されていないものとして賃金が計算され、残業代は三倍額で支払われるものとする。 【有給休暇】 企業は、年間30日以上の有給休暇を、全てのフルタイム社員に付与するものとする。(フランスやスペインと同じ日数) 企業は、全ての社員が有給休暇を全消化するように監督・指導することが、義務付けられる。 有給休暇の未消化が生じた場合、その日数分の給与の三倍額が、労働者に支払われるものとする。 実際には働いているのに、有給休暇を

    もしも、自分が総理大臣だったら、どのような政策を実行しますか? - ふろむだの日記
    peroon
    peroon 2018/03/28
    放課後のマンツーマンは当たり外れが大きそう
  • 株式会社ミクシィを退職しました - 若くない何かの悩み

    表題のとおり、株式会社ミクシィを退職しました。私は2014年の新卒入社なので、4年弱お世話になったことになります。たいへんお世話になりました。 さて、とりあえず在職中に印象に残っていることをまとめてみました。 印象に残っていること 新人賞 2015年に新人賞をもらいました。受賞者の発表は全社総会でやっていたらしいのですが、私は発表のタイミングに別室で休んでいたために何も知りませんでした。そのため残念なことに表彰時不在となりました。なお、その後に表彰時にもらえるはずの賞状が行方不明になるなど紆余曲折ありましたが、受賞を光栄に思います。 学生向け競技イベント「git challenge」 2015~2018年にかけては、壊れたgitリポジトリからの復旧などを問題とした学生向けイベント「git challenge」をやっていました。このイベントでミクシィを知ってくれた学生は、結構な確率でミクシィ

    株式会社ミクシィを退職しました - 若くない何かの悩み
    peroon
    peroon 2018/03/28
    退職エントリー良き
  • 人を殺してはいけない理由が思いつかない(追記 27 15:00)

    頭の良い増田たち、ブクマカ達なら分かるのだろうか。 私には「人を殺してはいけない理由」というのが説明できない。 「自分がされたら嫌」「怖い」「遺族が悲しむ」という理由で私はするつもりもない。 とはいえ、この理由は人を殺してはいけない理由として説明することが出来ない。 「自分がされたら嫌だから」→「死にたいけど自分で自分を殺すのは怖いから他人を…」っていう人居るよね。 「怖いから」→「怖くなければ良いというわけでは無いよな」 「遺族が悲しむ」→遺族が悲しまないような、恨まれている奴だったら殺しても良いってことになるのか。 良くある『種の保存』と言われてもピンと来ないのだ。 動物は弱肉強で、「獲物」と判断した時点で狩り、生きるために殺す。 人を殺していけない理由があるとすれば、動物を殺して良い理由は何なのか? 最近色々考えすぎて訳が分からなくなってきた。 皆はどういう考えで「人殺しはダメだ」

    人を殺してはいけない理由が思いつかない(追記 27 15:00)
    peroon
    peroon 2018/03/28
    何度問われるのか
  • 長文日記

    長文日記
    peroon
    peroon 2018/03/28
    “札幌には美味いものはいっぱいある”
  • Googleの研究者が教える、良い機械学習プロダクトを実装するための43のルール

    Google のリサーチ・サイエンティストである Martin Zinkevich 氏によって書かれた、機械学習を使った良いプロダクトを開発するためのコツを集めた記事。エンジニアが良い機械学習プロダクトを作るには、機械学習の専門知識が無いことに苦心するのではなく、得意なエンジニアリングの技術を活かすことが重要、というのが主な趣旨です。 紹介記事:Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering はじめに ほとんどの問題はエンジニアリングに関する問題である 性能向上は、良い機械学習のアルゴリズムではなく、良い素性によってもたらされる 機械学習の前に ルール1. 当に必要になるまで機械学習を使わない ルール2. まず指標を設計、実装する ルール3. ヒューリスティックが複雑になりすぎる前に、機械学習に移行する フェーズI

    Googleの研究者が教える、良い機械学習プロダクトを実装するための43のルール
    peroon
    peroon 2018/03/28
    “ 本当に必要になるまで機械学習を使わない”